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玩转Pandas透视表

数据透视表(Pivot Table)是常用的数据汇总工具,可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析,进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表,已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。...# 加载数据 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns df = sns.load_dataset('titanic')...仔细观察透视表发现,与上面【3】中的"添加一个列级索引",在分组聚合效果上是一样的,都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...保存透视表 数据分析的劳动成果最后当然要保存下来了,我们一般将透视表保存为excel格式的文件,如果需要保存多个透视表,可以添加到多个sheet中进行保存。 save_file = ".

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    在pandas中使用数据透视表

    什么是透视表? 经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: ? pandas也有透视表?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视表的功能。 在pandas中,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。...该表为用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。

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    在pandas中使用数据透视表

    Python大数据分析 记录 分享 成长 什么是透视表?...经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: pandas也有透视表?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视表的功能。 在pandas中,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。...下面拿数据练一练,示例数据表如下: 该表为用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。

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    对比Excel,学习pandas数据透视表

    Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置,插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...用pivot_table()做数据透视表 1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc..."; index 相当于上述"数据透视表字段"中的行; columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列; values 相当于上述"数据透视表字段"中的值; aggfunc 相当于上述"结果"中的计算类型...pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期"].apply(lambda x:x.month)) display...pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期

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    对比Excel,学习pandas数据透视表

    Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置,插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...用pivot_table()做数据透视表 1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc..."; index 相当于上述"数据透视表字段"中的行; columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列; values 相当于上述"数据透视表字段"中的值; aggfunc 相当于上述"结果"中的计算类型...pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期"].apply(lambda x:x.month)) display...pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期

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    【数据处理包Pandas】数据透视表

    首先,导入 NumPy 和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表: r_index = pd.MultiIndex.from_product...df2.reindex(columns=[('富强','数学'),('李海','英语'),('王亮','数学'),('富强','语文')]) 二、数据透视表   数据透视表相当于在行和列两个维度上进行分组...数据透视表的效果可以通过groupby来实现,但有时候直接使用pivot_table方法建立数据透视表可能更方便些,而且额外提供了汇总功能。...第1个参数是data参数,提供了绘制数据透视表的数据来源,可以是整个 DataFrame,也可以是 DataFrame 的子集;index和columns参数指定了行分组键和列分组键;values指定想要聚合的数据字段名

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    Pandas透视表及应用

    Pandas 透视表概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时,数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...另外,如果原始数据发生更改,则可以更新数据透视表。...month_count = custom_info.groupby('注册年月')[['会员卡号']].count() month_count.columns = ['月增量'] month_count.head() 用数据透视表实现相同功能... 上面计算的数据为所有数据的复购率,我们要统计每年的复购率,所以要先对数据进行订单日期筛选,这里我们定义一个函数  统计2018年01月~2018年12月复购率和2018年02月~2019年01月复购率

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    利用excel与Pandas完成实现数据透视表

    数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。...1,制作数据透视表 制作数据透视表的时候,要确定这几个部分:行字段、列字段、数据区,汇总函数。数据透视表的结构如图1所示。...图1 数据透视表的结构 Excel制作数据透视表很简单,选中表格数据,并点击工具栏上的“数据透视表”菜单即可,如图2所示。...图2 Excel制作数据透视表 Pandas里制作数据透视表主要使用pivot_table方法。...图14 对数据透视表中的数据进行分组 用Pandas也可以实现类似的统计,示例代码如下: 代码11-9 对数据透视表中的数据进行分组统计 import pandas as pd import xlwings

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    SQL、Pandas和Spark:如何实现数据透视表?

    所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...02 Pandas实现数据透视表 在三大工具中,Pandas实现数据透视表可能是最为简单且又最能支持自定义操作的工具。...这里给出Pandas中数据透视表的API介绍: ?...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具,其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近,在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...在Spark中实现数据透视表的操作也相对容易,只是不如pandas中的自定义参数来得强大。 首先仍然给出在Spark中的构造数据: ?

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    左手pandas右手Python,带你学习数据透视表

    数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能,Python中pandas也有透视表的实现。...本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理,旨在通过对比的方式,帮助读者加深对数据透视表的理解。 数据源简介: 本文数据源来自网络,很多介绍pandas的文章都使用了该数据。...后台回复“透视表”可以获得数据和代码。...目标10:实现透视表筛选功能,只查看Debra Henley的数据 1.pandas实现 table = pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns...小结与备忘: index-对应透视表的“行”,columns对应透视表的列,values对应透视表的‘值’,aggfunc对应值的汇总方式。用图形表示如下: ?

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    pandas系列7-透视表和交叉表

    透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...操作性强,报表神器 参数 data: a DataFrame object,要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate,...关于pivot_table函数结果的说明: df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引,多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。

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    熟练掌握 Pandas 透视表,数据统计汇总利器

    pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...你还可以指定用"总和"、"均值"等聚合函数来汇总每个格子的数据。 拥有了这张透视表,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区的销售情况,发现潜在规律和异常。...(Region)卖出的产品(Product),以及当前产品的销售额(Sales),客户质量(Quantity),现在希望对每个地区售卖的产品和销售额做一个统计汇总透视表。...透视表代码实现如下: # 对 Sales 进行求和操作,行索引是Region,列索引是各个 Product, # 对行和列增加统计 total In [56]: pd.pivot_table(df,...多维度数据透视与总结,透视表功能可以按任意的行列索引对数据进行高效切割与聚合,全方位统计各维度的关键信息。

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    一文搞定pandas的透视表

    透视表在一种功能很强大的图表,用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。 读取数据 import pandas as pd import numpy as np ​ df = pd.read_excel("....pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引 利用pivot_table函数中每个参数的意义 图形备忘录 查询指定的字段值的信息 当通过透视表生成了数据之后...columns参数,指定生成的列属性 使用aggfunc参数,指定多个函数 使用index和values两个参数 只使用index参数 建立透视表 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要的顺序...使用category数据类型,按照想要查看的方式设置顺序 设置数据

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    数据透视表入门

    今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧! 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能!...直接看本文的案例数据 (一定要注意了数据透视表的原数据结构一定要是一维表格,无合并单元格。) ?...然后我们将利用几几步简单的菜单操作完成数据透视表的配置环境: 首先将鼠标放在原数据区域的任一单元格,选择插入——透视表; 在弹出的菜单中,软件会自动识别并完成原数据区域的选区工作。 ?...你需要做的是定义好数据透视表的输出位置: 新工作表:软件会为透视表输出位置新建一个工作表; 现有工作表:软件会将透视表输出位置放在你自定义的当前工作表目标单元格区域。...此时你选定的透视表存放单元格会出现透视表的 布局标志,同时在软件右侧出现数据透视表字段菜单,顶部菜单栏也会自动出现数据透视表工具菜单。

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